基于粗糙神经网络的客户消费分类模型研究

针对客户消费属性的多维、相关及不确定的特点,提出了基于粗糙神经网络(RS-NN)的客户消费分类模型。在揭示了客户消费分类问题的粗糙集特性基础上,设计出由预处理分类知识空间、建立消费分类模型、分类模型应用构成的研究框架,系统阐述了基于粗糙集的约简消费属性、提取分类规则、构建粗糙集神经网络初始拓扑结构、训练和检验网络模型等一系列关键技术,最后以某地区电信客户管理为建模示例。结果表明:RS-NN模型在模型结构、模型效率、分类预测精度方面均优于BP-NN算法,是一种有效和实用的客户分类新方法。

数据挖掘的关联分析在研究信用卡客户消费行为中的应用

介绍了数据挖掘技术的关联规则,并在信用卡客户消费行为的实际研究中加以运用。发现了基于日期的特约商户之间的和基于信用卡帐号的特约商户之间的关联规则,并提出了相应的营销战略,为国内商业银行开展有针对性的信用卡个性化营销提供了有益的启示。

数据挖掘技术及其在客户消费行为分析中的应用

数据挖掘技术是一种从海量的数据中挖掘出有用的知识的方法。本文首先介绍了数据挖掘的定义、任务、过程和方法,然后结合实例对电信业中客户消费行为的分析,提出一些有用的知识帮助电信企业进行决策。

数据挖掘——探寻客户消费行为模式的利器

企业在实际营销决策中常会遇到两个难题:一、在什么时间、什么地方、向客户供应什么种类的产品(即3W)?供应商若能在客户有需求的时间,向客户提供所需要的商品,则不仅能加大销售量、降低存储成本,而且还能以对企业有利的价格来销售商品。因此,企业必须知道,客户在什么时候想要什么东西——即客户的消费习惯和消费偏好;二、

信用卡客户消费行为挖掘中的数据预处理

在数据挖掘过程中数据预处理至关重要,针对不同的领域和行业,数据预处理的方法千差万别。详细描述信用卡客户细分和关联规则分析中的数据预处理过程,首先从信用卡系统数据库中选择与分析主题有关的数据表,然后对经过选取后得到的数据,通过数据清理、集成、变换和归约处理过程得到挖掘所需的样本数据。

基于模糊朴素贝叶斯方法的客户消费行为预测研究

面对当前日益竞争的市场环境,以客户消费为研究对象,以客户消费因子为关键点,提出了一种基于客户消费行为预测的模糊朴素贝叶斯方法。针对客户消费影响因子所呈现的连续及离散性,分别建立了相应的模糊表示方法,以此为基础,对客户消费行为预测建立了朴素贝叶斯方法,并用实例对提出的方法进行了分析说明。

基于WEKA平台聚类分析的检测客户消费分析

检测行业发展高速,竞争激烈,为提高客户粘性,进行精细化营销日趋重要。主要研究了基于WEKA平台聚类分析的检测客户的消费。首先,对客户的消费行为从金额、时间、月份及频次4个维度进行区分;其次,运用肘部法,通过簇数k与误差平方和SSE的关系得到最优簇数;最后,根据WEKA平台聚类分析K-Means算法进行分析。结果表明,客户可分为高消费客户、高频客户与普通客户,针对不同客户群体的特点,可以指定出不同的策略与客户进行沟通,精准满足客户要求,从而改进实验室服务模式,提升检测服务质量。

数据挖掘在客户消费行为分析中的应用

数据挖掘是在大量的数据中发现其隐藏在背后的有用知识的方法。文章介绍了数据挖掘的定义、数据挖掘的方法及数据挖掘的过程,然后结合电信行业的实例分析客户消费行为,提出一些有用的知识帮助企业进行决策。

微博营销中客户消费心理对营销策略制定的重要影响

微博正以迅雷不及掩耳之势逐步走进我们的生活,作为网络新兴媒体,越来越多的企业从微博中看到了利益所在,微博营销也在微博的基础上逐渐兴起,成为了一种新兴的网络营销模式。开展营销工作主要是为了获取客户,客户才是真正的利益之源,因此处理好与客户的关系,获得更多的客户是微博营销的重要方式。本文就旨在分析在建立好与客户消费者心理关系的基础上,如何制定更加有效的营销策略,以科学的微博营销方法带来最大的效益,同时促进微博营销在整个网络营销行业的更好的发展。

商业银行个人客户消费行为与营销策略

文章从四个方面探讨影响银行客户消费行为的因素及银行客户消费决策的过程,进而提出商业银行的营销策略。

电信客户分群与客户消费行为／心理研究

2003年，中国电信新增的固定电话客户为二千七百万，总客户数达到了一点六亿，宽带客户也达到七百五十万户。面对如此庞大的客户群，如何从客户的角度出发来设计产品、服务以及营销活动，并在研究客户的消费心理的基础上设计有针对性的营销措施就成为当前的中国电信面临的一个重要的问题。

基于客户消费行为的4G资费套餐推荐建模研究

为了应对提速降费的市场竞争压力,提升存量2G/3G客户迁转4G资费套餐营销效率和效果,针对目前采用单一模型进行静态测算的现状,提出了一种基于客户消费行为的4G资费套餐推荐建模方法,该方法考虑产品生命周期,采用最短距离法和最低消费法独立建模、交叉选择,并选取中国移动某省份存量待迁转客户群体进行研究。通过抽样验证,结果表明该模型能在短时间内提升电子渠道人工客服迁转成效,同时兼顾收入稳定和客户满意度。

基于先验信息分类的客户消费动态终身价值估计研究

文章借助SMOTE方法平衡客户消费行为数据,结合受限玻尔兹曼机和区制转移动态因子模型,给出客户初步动态分类先验信息及处于各消费阶段的概率,在此基础上估计客户动态终身价值,并通过库尔勒香梨的网络销售样本数据进行实证分析。研究表明,SMOTE方法可以较好地增加客户的消费行为数据而不影响其统计特征;受限玻尔兹曼机可将库尔勒香梨的消费群体划分为统计特征完全不同的3类客户,区制转移动态因子模型估计得到的3类客户的动态特征有明显区别。另外,各类客户的动态终身价值均呈倒“U”形特征,与理论一致,仅消费一次客户在大多数时间点上终身价值会更高。

电子商务环境下的客户消费行为与营销策略优化研究 黄

本文主要以电子商务环境下的客户消费行为与营销策略优化为重点进行阐述,结合电子商务环境下的客户消费行为为主要依据,从注重收集与分析客户信息、对网络购物环境进行改善这两个方面进行深入探索与研究,其目的在于使营销策略符合客户的消费心理,为企业带来更多的经济效益,促进企业长期稳定发展。

家电零售企业“消费者客户信息库”的建设现状与对策分析

“消费者客户信息库”对我国家电零售企业十分重要,但由于收集方式及内容的不健全,我国家电零售企业的“客户信息库”建设现状不容乐观。本文从现状入手,提出应从人才培养、自我完善和供应链的信息整合等三个方面采取措施,进一步建立健全我国家电零售企业的“消费者客户信息库”。

基于WEKA平台的移动客户流量消费分析

随着移动互联网的飞速发展,手机网民规模迅速扩张,作为移动互联网关键环节的中国移动正面临着这一机遇与挑战;如何根据用户的业务使用情况,对移动客户流量消费进行分析是增加业务收入、提高用户满意度的重要研究课题。文中主要研究了基于WEKA平台的移动客户流量消费分析。首先,进行客户群与客户发展趋势的细分,对用户业务数据进行特征选择、数据清洗以及数据类型转换的预处理。其次,以客户群作为添加属性,以客户发展趋势作为目标属性,基于WEKA平台的决策树算法对预处理后的业务数据进行分析,建立手机上网用户的决策树模型。最后,根据移动公司提供的2万条客户业务数据对模型进行验证。结果表明,当样本数在10 000至20 000时,模型有很好的分类预测效果,能够挖掘出潜在的高流量用户,从而达到精确营销的目的。

中海油加油卡消费客户与企业财务管理方法的策略研究

中国海洋石油总公司 ( 简称”中国海油”) 是中国国务院国有资产监督管理委员会直属的特大型国有企业 ( 中央企业 ),总部设在北京,现有 98750 名员工,有天津,湛江,上海,深圳四个上游分公司。中国海洋石油总公司在美国《财富》杂志发布的 2014 年度世界 500 强企业排行榜中排名第 79 位。在《中国品牌价值研究院》主办 2015 年中国品牌 500 强排行榜中排名第 27 位。自 1982 年成立以来,中国海油通过成功实施改革重组、资本运营、海外并购、上下游一体化等重大举措,企业实现了跨越式发展,综合竞争实力不断增强,保持了良好的发展态势,由一家单纯从事油气开采的上游公司,发展成为主业突出、产业链完整的国际能源公司,形成了油气勘探开发、专业技术服务、炼化销售及化肥、天然气及发电、金融服务、新能源等六大业务板块。

基于BP神经网络与PCA的零售业客户细分模型研究

本文结合零售业及其客户消费行为的特点,提出了一套基于客户消费行为分析的零售业客户细分指标体系,采用主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的方法,构建了一种基于消费者行为分析的零售业客户细分模型,最后利用Matlab软件通过零售业客户消费行为的实际数据对该模型进行了测试和验证,结果表明该模型具有良好的适用性和准确性。